MiniMax-M2.7 API 기술 사양
| 항목 | 세부 정보 |
|---|---|
| 모델 이름 | MiniMax-M2.7 |
| 모델 ID | minimax-m2.7 |
| 제공사 | MiniMax |
| 모델 계열 | MiniMax 텍스트 모델 |
| 입력 유형 | 텍스트 |
| 출력 유형 | 텍스트 |
| 컨텍스트 윈도우 | 204,800 토큰 |
| 공식 속도 안내 | MiniMax-M2.7의 경우 ~60 tps; MiniMax-M2.7-highspeed의 경우 ~100 tps |
| 주요 강점 | 프로그래밍, 도구 호출, 검색, 오피스 생산성, 에이전트 워크플로 |
| 이용 가능 범위 | MiniMax API / 텍스트 생성 엔드포인트 |
| 검토된 페이지의 공개 멀티모달 사양 | 검토한 텍스트 모델 페이지에는 게시되지 않음 |
MiniMax-M2.7란?
MiniMax-M2.7은 까다로운 코딩, 에이전트, 생산성 워크플로를 위한 MiniMax의 최신 플래그십 텍스트 모델입니다. 공식 문서는 이를 다국어 프로그래밍, 도구 호출, 검색, 복잡한 작업 실행을 위한 모델로 소개하고 있으며, MiniMax 모델 페이지는 실제 소프트웨어 엔지니어링, 오피스 편집, 복잡한 환경 상호작용에서의 향상을 강조합니다.
MiniMax-M2.7의 주요 기능
- 엔드 투 엔드 딜리버리, 로그 분석, 버그 트러블슈팅, 코드 보안, 머신러닝 작업 전반에 걸친 강력한 소프트웨어 엔지니어링 성능.
- 긴 프롬프트, 다중 파일 작업, 장시간 에이전트 세션을 위한 204,800 토큰의 대형 컨텍스트 윈도우.
- Excel, PowerPoint, Word에서의 복잡한 편집을 포함한 강력한 오피스 워크플로 지원.
- 에이전트형 API 워크플로를 위한 도구 호출 및 검색 지향 동작.
- Claude Code, OpenCode, Kilo Code, Cline, Roo Code, Grok CLI, Codex CLI 등 인기 코딩 도구와의 폭넓은 통합 지원.
MiniMax-M2.7의 벤치마크 성능
| 벤치마크 | 보고된 결과 | 시사점 |
|---|---|---|
| SWE-Pro | 56.22% | 현실 세계 소프트웨어 엔지니어링 성능 우수 |
| VIBE-Pro | 55.6% | 전체 프로젝트 딜리버리 역량 |
| Terminal Bench 2 | 57.0% | 복잡한 엔지니어링 시스템에 대한 높은 이해 |
| GDPval-AA | ELO 1495 | 오피스 작업 성능 및 고충실도 편집 능력 우수 |
| 복합 기술(>2,000 토큰) | 기술 준수율 97% | 장문·구조화된 워크플로에서 신뢰성 우수 |
MiniMax-M2.7과 인접 MiniMax 모델 비교
| 모델 | 포지셔닝 | 컨텍스트 윈도우 | 속도 안내 | 최적 용도 |
|---|---|---|---|---|
| MiniMax-M2.7 | 현재 플래그십 텍스트 모델 | 204,800 | ~60 tps | 최상급 코딩, 도구 사용, 검색 및 오피스 작업 |
| MiniMax-M2.7-highspeed(coming soon) | M2.7의 고속 변형 | 204,800 | ~100 tps | 지연시간이 더 중요할 때도 동일한 역량 프로파일 |
| MiniMax-M2.5 | 이전 고급 텍스트 모델 | 204,800 | ~60 tps | M2.7이 필요하지 않을 때 강력한 코딩/생산성 |
| MiniMax-M2 | 효율적인 코딩 및 에이전트 워크플로 | 204,800 | 공식 문서에 모델이 나열되어 있으나 M2.7과 동일한 포지셔닝은 아님 | 비용을 고려한 에이전트형 코딩 및 일반 워크플로 자동화 |
MiniMax-M2.7 API의 최적 사용 사례
- 대규모 코드베이스 리팩터링 및 다중 파일 구현 작업.
- 기획·검색·도구 사용이 필요한 에이전트형 디버깅 루프.
- Word, Excel, PowerPoint에서의 문서 생성 및 수정 워크플로.
- 로그와 빌드 출력 전반을 추론해야 하는 터미널 중심 자동화.
- 긴 컨텍스트와 다단계 추론이 유리한 검색 보조 작업.
비교 권장 사항
MiniMax 모델 간 선택이 필요하다면, 엔지니어링·도구 사용·검색·오피스 편집에서 가장 강력한 공개 텍스트 모델 포지셔닝을 원할 때는 M2.7을 사용하세요. 성능이나 워크플로 트레이드오프가 다른 근접 계열을 원한다면 M2.5 또는 M2를 사용하세요.
How to access MiniMax-2.7 API
Step 1: Sign Up for API Key
cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자 아니라면 먼저 등록해 주세요. CometAPI console에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격증명 API 키를 받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하고 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받아 제출합니다.
Step 2: Send Requests to MiniMax-2.7 API
API 요청을 보내기 위해 “minimax-2.7” 엔드포인트를 선택하고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 웹사이트에서 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 교체하세요. 기본 URL은 Chat Completions a.
content 필드에 질문이나 요청을 입력하세요—모델이 응답하는 내용입니다. 생성된 답변을 얻기 위해 API 응답을 처리합니다.
Step 3: Retrieve and Verify Results
API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.